課題解決

AI検索に出てこない理由と解決方法

ChatGPTやGemini、Perplexityのような対話型のAI検索で、自社に関する質問をしても回答に出てこない。これは今、多くの会社やお店が感じ始めている新しい悩みです。

公開日

スマートフォンでAIチャットに質問し、自社の名前が出てこない画面を見つめている人のイラスト

症状

自社のサービスに関係する質問をChatGPTなどのAIに投げても、回答の中に自社のブログや記事が出てこない。競合や無関係の情報ばかりが挙がる、という状態です。

検索エンジンでは自社の記事が上位に表示されているのに、同じ内容をAIに尋ねると全く違う会社の名前が挙がる、という食い違いに戸惑う声も増えています。検索エンジン向けの対策だけでは、AI検索での見え方までは保証されないと考えられるようになってきました。

対話型のAI検索を使う人が増えるほど、そこで自社が挙げられないことは、これまでの検索エンジン対策だけでは埋められない新しい機会の損失になりかねません。

  • 検索エンジンでは上位に出るのに、AIの回答には出てこない
  • AIの回答に他社の情報ばかりが引用される
  • 自社サイトがAIにどう見えているのか確認する方法が分からない

なぜ起きるか

AI検索は、ページの内容が何を主題にしているかを構造化データなどで明確に示しているページや、記事どうしが内部リンクでつながり評価が積み上がっているページを優先して参照しやすいと考えられています。加えて、AIクローラー自体のアクセスを許可していないサイトは、そもそも情報を読み取ってもらえない可能性があります。これらの機械可読性が整っていないと、内容が優れていてもAIの回答の候補に挙がりにくいと考えられます。

記事の見出しに参照可能な目印(アンカー)が無いと、AIがページ全体ではなく特定の一節だけを引用したいときに指し示す先が無く、引用そのものを諦められてしまう可能性もあると考えられます。

AIが記事のどこを主題として認識しているかを人が直接確認する手段は限られており、対策をしたつもりでも、実際にどこまで機械に伝わっているかが見えにくいことも、この課題への向き合いにくさにつながっていると考えられます。

AI検索の仕組みは各社が公開している情報が限られており、確実にこうすれば出てくるという方法が定まっていない分野でもあります。断定的な対策を謳う情報ほど、慎重に見極める必要があります。

一般的な対処

  • 記事に構造化データ(JSON-LD)を追加する
  • robots.txtで主要なAIクローラーのアクセスを許可する
  • AIが引用しやすいよう、結論を短くまとめた文を記事の冒頭に置く
  • 関連する記事どうしを内部リンクでつなぐ
  • 見出しに参照用のアンカー(id)を付ける

これらは特別なツールが無くても一つずつ対応できますが、記事の本数が増えるほど、抜け漏れなく維持し続けるのは手間がかかります。新しく公開した記事だけ対応が漏れる、といったことも起こりがちです。

集客ラクダではどうなるか

集客ラクダは、公開する記事にOrganization・Blog・BlogPosting・BreadcrumbList、FAQがある記事はFAQPageの構造化データ(JSON-LD)を自動で付け、主要なAIクローラーをrobots.txtで明示的に許可しています。AI向けにサイトの中身を伝える一覧ファイル(llms.txt)も自動で出しており、見出しにはアンカー(id)が付くため、記事のある一節だけを指して引用してもらうこともできます。

用語集・関連記事・内部リンクで記事どうしをつなぎ(用語集・内部リンク・関連記事)、Search Console(検索順位を見た自動リライト)と連携すれば、検索での表示回数・クリック・順位も確認できます。これらはいずれも、AIや検索エンジンが記事の内容を正しく読み取り、他の記事ともつなげて理解できるようにするための土台です。

これらの仕組みは記事を公開するたびに自動で付くため、記事の本数が増えても、機械可読性を保つための作業が別途発生することはありません。

検索エンジン向けの対策とAI検索向けの対策は重なる部分も多く、どちらか一方だけを特別に強化するというより、記事の内容を機械にも読み取りやすい形で出し続けることが、両方に効いてくると考えられます。

Search Consoleと連携した検索順位を見た自動リライトは、契約しているプランによって使えるかどうかが変わります。詳しくは料金プランの欄(/#pricing)をご確認ください。

AI検索での回答に選ばれるための最適化(AEO)自体は開発中の機能です。現時点で実装済みなのは、構造化データ・llms.txt・見出しアンカー・用語集や内部リンクによる関連付け・Search Console連携で、これらは機械可読性を整える土台にあたります。

よくある質問

AEO(AI検索での回答に選ばれる最適化)は使えますか。

AEOは開発中です。現在は構造化データ・llms.txt・見出しアンカー・用語集・内部リンクで、AIに読み取りやすい形を整えています。

llms.txtとは何ですか。

AIクローラー向けに、サイトの記事一覧と要約を伝えるためのファイルです。

AIクローラーはブロックされていませんか。

主要なAIクローラーはrobots.txtで明示的にアクセスを許可しています。

AI検索に出てくるまでどれくらいかかりますか。

確実な期間は分かりません。機械可読性を整えることは、その可能性を高めるための土台づくりです。

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